Week 5A: More Geospatial Analysis: Urban Networks

• Monday, October 2, 2023
• Section 401

# The usual imports
import altair as alt
import geopandas as gpd
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# Show all columns in dataframes
pd.options.display.max_columns = 999

# Hide warnings due to issue in shapely package 
# See: https://github.com/shapely/shapely/issues/1345
np.seterr(invalid="ignore");

Today: Urban street networks and OpenStreetMap (OSM)

• Two tools that make working with OSM data very easy
• What kind of questions can we answer?
  • Street orientations
  • Mapping event points to streets: car crashes
  • Mapping amenities
  • Network-constrained distances: accessibility

OSM: what is it?

• Collaborative mapping
• A free editable map of the World
• Sort of like Wikipedia for maps

Great source of data: street networks and a wealth of amenity information

https://www.openstreetmap.org

Working with OSM data

• Raw data is very messy
• Two relatively new, amazing Python packages greatly simply the process
• Related, but complementary features
  • OSMnx: downloading and manipulating streets as networks
  • Pandana: networks focused on accessibility of amenities

Related: interactive web maps in Python

Part 1: OSMnx

Relatively new package (just a few years old), but quickly becoming the go to package for working with street networks and OpenStreetMap data in Python.

Several key features:

• Downloading political boundaries for cities, states, countries, etc

• Downloading street networks

• Analyzing networks: routing, visualization, statistics

  • GitHub
  • Introductory Blog Post
  • Jupyter Notebook Examples (Binder)
  • Documentation

import osmnx as ox

1.1. Getting boundary shapefiles from OSM

Key function: geocode_to_gdf() (docs)

We can get the boundary for anything identified as a “place” by OSM.

Important: Be careful to pass the right place name that OSM needs

philly = ox.geocode_to_gdf("Philadelphia, PA")
philly.head()

	geometry	bbox_north	bbox_south	bbox_east	bbox_west	place_id	osm_type	osm_id	lat	lon	class	type	place_rank	importance	addresstype	name	display_name
0	POLYGON ((-75.28030 39.97500, -75.28022 39.974...	40.137959	39.867005	-74.955831	-75.280298	14128726	relation	188022	39.952724	-75.163526	boundary	administrative	16	0.713797	city	Philadelphia	Philadelphia, Pennsylvania, United States

philly.crs

<Geographic 2D CRS: EPSG:4326>
Name: WGS 84
Axis Info [ellipsoidal]:
- Lat[north]: Geodetic latitude (degree)
- Lon[east]: Geodetic longitude (degree)
Area of Use:
- name: World.
- bounds: (-180.0, -90.0, 180.0, 90.0)
Datum: World Geodetic System 1984 ensemble
- Ellipsoid: WGS 84
- Prime Meridian: Greenwich

We can plot it just like any other GeoDataFrame

# Project it to Web Mercator first and plot
ax = philly.to_crs(epsg=3857).plot(facecolor="none", edgecolor="black")
ax.set_axis_off()

1.2 Projecting with OSMnx

Key function: project_gdf() (docs)

Automatically projects to the Universal Transverse Mercator (UTM) CRS for the UTM zone that the centroid of the polygon lies in

A good, general projection that works for most latitudes except very northern locations.

ax = ox.project_gdf(philly).plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

Some more examples:

# Some examples
place1 = ox.geocode_to_gdf("Manhattan, New York City, New York, USA")
place2 = ox.geocode_to_gdf("Miami-Dade County, Florida")
place3 = ox.geocode_to_gdf("Florida, USA")
place4 = ox.geocode_to_gdf("Spain")

# Manhattan
ax = ox.project_gdf(place1).plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

# Miami-Dade County
ax = ox.project_gdf(place2).plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

# Florida
ax = ox.project_gdf(place3).plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

# Spain
ax = ox.project_gdf(place4).plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

1.3 Downloading OSM features

Key functions: features_from_*

• features_from_place() (docs)
  • Download features within an OSM place boundary
• features_from_address() (docs)
  • Download features within a certain distance of an address
• features_from_bbox() (docs)
  • Download features within a N, S, E, W bounding box
• features_from_point() (docs)
  • Download features within a certain distance of a specified point
• features_from_polygon() (docs)
  • Download features within a polygon object

About OSM features

Important reference: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_Features

• OSM uses a tagging system to categorize different map features
• The main feature categories are available on the OSM Wikipedia
  • Examples: ‘amenity’, ‘building’, ‘landuse’, ‘highway’
• There are specific sub-categories for each feature type too:
  • Amenity examples: ‘bar’, ‘college’, ‘library’

In the language of OSM, the “key” is the main feature category (e.g., amenity) and the “value” is the sub-category type (e.g., “bar”)

osmnx mirrors the key/value syntax of OSM. Use a dict to specify the features you want:

# Get all amenities in Philadelphia
amenities = ox.features_from_place("Philadelphia, PA", tags={"amenity": True})

len(amenities)

10647

amenities.head()

		geometry	amenity	created_by	cuisine	name	brand	brand:wikidata	brand:wikipedia	operator	operator:wikidata	operator:wikipedia	short_name	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	contact:website	official_name	opening_hours	phone	takeaway	source	wheelchair	healthcare	internet_access	url	contact:phone	description	email	website	wikidata	internet_access:ssid	brewery	alt_name	ele	gnis:county_id	gnis:created	gnis:feature_id	gnis:state_id	religion	historic:amenity	old_name	denomination	building	comment	operator:type	school	wikipedia	gnis:edited	check_date	craft	microbrewery	restaurant	contact:facebook	name:en	social_facility	operator:short	emergency	healthcare:speciality	bicycle_parking	capacity	covered	barrier	atm	attraction	gnis:county_name	gnis:import_uuid	gnis:reviewed	internet_access:fee	addr:county	addr:country	outdoor_seating	artist_name	artwork_subject	artwork_type	image	start_date	statue	subject:wikidata	tourism	reservation	website:menu	air_conditioning	shop	training	toilets:wheelchair	addr:housename	bottle	parking	designation	not:brand:wikidata	dispensing	drive_through	screen	delivery	diet:vegan	payment:cash	payment:coins	indoor_seating	smoking	architect	contact:instagram	collection_times	ref	male	female	fee	diet:vegetarian	fax	bar	source:pkey	fixme	access	changing_table	toilets	name:zh	addr:full	entrance	level	name:he	fuel:biodiesel	fuel:biogas	fuel:cng	fuel:diesel	fuel:e10	fuel:e85	fuel:electricity	sport	wifi	collection_times:signed	ref:signed	drive_in	check_date:collection_times	food	toilets:access	payment:bitcoin	diet:halal	disused:amenity	branch	self_service	diet:meat	note	leisure	drink:club-mate	car_wash	compressed_air	toilets:disposal	unisex	contact:twitter	currency:XBT	diet:pescetarian	lgbtq	payment:credit_cards	payment:debit_cards	park_ride	supervised	check_date:opening_hours	opening_hours:signed	landuse	flickr	contact:email	facebook	instagram	service_times	twitter	youtube	source:cuisine	social_facility:for	disused:shop	toilets:position	maxheight	wheelchair:description	wheelchair:description:en	layer	service:bicycle:chain_tool	service:bicycle:pump	currency:USD	drink:coca-cola	drink:coke	drink:cola	drink:cola_zero	drink:soda	drink:water	vending	opening_hours:kitchen	bicycle_rental	network	network:wikidata	network:wikipedia	amenity_1	recycling:computers	recycling:tv_monitor	recycling_type	ferry	public_transport	toilets:unisex	kitchen_hours	animal	addr:unit	was:amenity	was:cuisine	was:delivery	was:drive_through	was:name	was:outdoor_seating	was:takeaway	direction	backrest	service:bicycle:repair	payment:cards	name:es	diet:kosher	theatre:genre	service:bicycle:tools	beds	payment:visa	cash_in	currency:BCH	currency:LTC	office	date	display	faces	studio	name:ca	bench	lit	shelter_type	addr:city:ar	name:ar	colour	material	fountain	addr:block_number	seats	brand:type	indoor	parcel_locker:type	parcel_mail_in	parcel_pickup	historic	type	payment:american_express	payment:discover_card	payment:mastercard	dog	recycling:beverage_cartons	recycling:cans	recycling:glass_bottles	recycling:paper	recycling:plastic	recycling:plastic_bottles	recycling:plastic_packaging	portable	toilets:handwashing	opening_hours:drive_through	internet_access:description	name:vi	payment:cheque	min_age	bus	tram	waste	payment:cash_app	payment:venmo	seating	street_vendor	theatre:type	smoothness	surface	brand:en	brand:zh	location	drinking_water	height	fridge	wikimedia_commons	opening_hours:covid19	diet:healthy	abandoned:amenity	memorial	payment:lightning	payment:lightning_contactless	payment:onchain	country	payment:contactless	delivery:partner	internet_access:password	post_box:type	description:en	inscription	check_date:currency:XBT	public_bookcase:type	urgent_care	diet:gluten_free	community_centre:for	community_centre	animal_shelter	name:etymology	name:etymology:wikidata	mobile	nodes	building:levels	capacity:disabled	building:floor	ref:nrhp	vehicle	natural	water	building:use	ship:type	roof:shape	automated	brand:website	building:material	source:name	roof:levels	roof:material	access:conditional	rite	heritage	heritage:operator	architect:wikidata	building:levels:underground	heritage:website	nrhp:criteria	nrhp:inscription_date	building:colour	area	check_date:compressed_air	gnis:fcode	nonsquare	name:ja	name:zn	roof:orientation	happy_hours	building:part	elevation	historic:name	grades	maxstay	monastery:type	library	theme	owner	loc_name	drink	bin	police	school:type	old_name1	old_name2	fuel:octane_95	fuel:gasoline	fuel:octane_87	healthcare:counselling	orientation	parking:orientation	protection_title	source_ref	parking_space	ways	healthcare:for
element_type	osmid
node	109811385	POINT (-75.19487 40.05846)	bench	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	274215467	POINT (-75.19492 39.95935)	fast_food	Potlatch 0.9c	pizza	Powelton Pizza	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	274216093	POINT (-75.19125 39.95764)	atm	NaN	NaN	Citibank	Citibank	Q857063	en:Citibank	Citibank	Q857063	en:Citibank	Citi	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	274217596	POINT (-75.19229 39.95301)	cafe	NaN	coffee_shop	Starbucks	Starbucks	Q37158	en:Starbucks	NaN	NaN	NaN	NaN	Philadelphia	3401	19104	PA	Walnut Street	https://www.starbucks.com/store-locator/store/...	Starbucks Coffee	Mo-Fr 05:30-24:00; Sa,Su 06:00-24:00	215-387-1914	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	313440966	POINT (-75.16694 39.96394)	car_sharing	Potlatch 0.10f	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	local_knowledge	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Get all bars in philadelphia
bars = ox.features_from_place("Philadelphia, PA", tags={"amenity": "bar"})

len(bars)

165

bars.head()

		addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	amenity	brewery	craft	gnis:county_id	microbrewery	name	operator	restaurant	website	wikidata	wikipedia	geometry	contact:phone	contact:website	description	opening_hours	outdoor_seating	check_date	contact:facebook	phone	air_conditioning	smoking	toilets:wheelchair	wheelchair	indoor_seating	designation	addr:housename	source	wifi	leisure	sport	cuisine	diet:vegan	diet:vegetarian	food	internet_access	brand	brand:wikidata	wheelchair:description	fixme	name:en	name:es	addr:unit	check_date:opening_hours	email	min_age	alt_name	level	height	opening_hours:signed	nodes	atm	building	building:levels	nonsquare	heritage
element_type	osmid
node	357303425	Philadelphia	500	19123	PA	Spring Garden Street	bar	yes	brewery	101	yes	Yards Brewing Company	Yards Brewing Company	yes	https://yardsbrewing.com/	Q16903914	en:Yards Brewing Company	POINT (-75.14712 39.96067)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	655425272	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	bar	NaN	NaN	NaN	NaN	Drinkers West	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POINT (-75.20020 39.95521)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1033935437	NaN	2101	NaN	NaN	Chestnut Street	bar	NaN	NaN	NaN	NaN	Mix Bar & Grill	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POINT (-75.17552 39.95242)	+1 215-568-3355	https://mixbarandgrillphilly.com/location/mix-...	The bar is open until whenever the rush ends.	Mo-We,Su 11:00-22:00; Th-Sa 11:00-23:00	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1167079387	NaN	401	NaN	NaN	South Street	bar	NaN	NaN	NaN	NaN	MilkBoy South Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POINT (-75.14925 39.94170)	+1 215-925-6455	https://www.milkboy.tv/southstreet	NaN	Mo-Tu,Su 11:00-24:00; We-Sa 11:00-25:00	NaN	2023-04-12	https://www.facebook.com/milkboysouthstreet	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1204761128	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	bar	NaN	NaN	NaN	NaN	Vikings High School Club	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POINT (-75.16363 39.92685)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Get bar, pub, and restaurant features in Philadelphia
food_and_drink = ox.features_from_place(
    "Philadelphia, PA", tags={"amenity": ["pub", "bar", "restaurant"]}
)

len(food_and_drink)

1075

food_and_drink.head()

		amenity	created_by	name	source	wheelchair	geometry	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	brewery	opening_hours	craft	gnis:county_id	microbrewery	operator	restaurant	website	wikidata	wikipedia	cuisine	outdoor_seating	brand	brand:wikidata	check_date	contact:facebook	contact:website	email	phone	reservation	website:menu	description	designation	not:brand:wikidata	contact:phone	contact:instagram	internet_access	diet:vegan	diet:vegetarian	fax	air_conditioning	smoking	bar	takeaway	addr:housename	toilets:wheelchair	addr:country	alt_name	short_name	name:zh	level	indoor_seating	sport	wifi	delivery	drive_in	payment:cash	food	payment:bitcoin	diet:halal	disused:amenity	brand:wikipedia	official_name	diet:meat	capacity	note	leisure	contact:twitter	currency:XBT	fixme	diet:pescetarian	lgbtq	payment:credit_cards	payment:debit_cards	branch	source:cuisine	wheelchair:description	facebook	opening_hours:kitchen	ref	amenity_1	kitchen_hours	name:en	name:es	addr:unit	check_date:opening_hours	name:ca	internet_access:fee	toilets	payment:american_express	payment:discover_card	payment:mastercard	payment:visa	start_date	internet_access:description	internet_access:ssid	min_age	diet:healthy	drive_through	country	delivery:partner	toilets:access	height	payment:contactless	opening_hours:signed	diet:gluten_free	nodes	building	historic	payment:cards	ship:type	atm	building:levels	area	image	roof:levels	name:ja	name:zn	happy_hours	nonsquare	theme	heritage	layer
element_type	osmid
node	333786044	restaurant	Potlatch 0.10f	Sam's Morning Glory	knowledge	limited	POINT (-75.15893 39.94086)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	343293806	pub	NaN	Prohibition Taproom	survey	NaN	POINT (-75.15946 39.96073)	Philadelphia	501	19123	PA	North 13th Street	yes	Mo-Su 11:00-02:00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	357303425	bar	NaN	Yards Brewing Company	NaN	NaN	POINT (-75.14712 39.96067)	Philadelphia	500	19123	PA	Spring Garden Street	yes	NaN	brewery	101	yes	Yards Brewing Company	yes	https://yardsbrewing.com/	Q16903914	en:Yards Brewing Company	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	566683522	restaurant	NaN	Spring Garden Pizza & Restaurant	NaN	NaN	POINT (-75.15755 39.96205)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	pizza	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	596230881	restaurant	NaN	NaN	NaN	NaN	POINT (-75.18682 40.05492)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Get bus stop features
bus_stops = ox.features_from_place("Philadelphia, PA", tags={"highway": "bus_stop"})

len(bus_stops)

290

bus_stops.head()

		bench	bus	covered	highway	name	network	network:wikidata	operator	public_transport	shelter	geometry	network:wikipedia	ref	tactile_paving	wheelchair	route_ref	local_ref	designation	source	bin	lit	departures_board	internet_access	addr:street	route_ref_1	description	note	operator:wikidata	brand	brand:wikidata	railway	tram	trolleybus	network:short	not:network:wikidata
element_type	osmid
node	361011456	yes	yes	yes	bus_stop	13th St & Market St	SEPTA	Q2037863	SEPTA	platform	yes	POINT (-75.16166 39.95223)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	750281693	NaN	yes	NaN	bus_stop	NaN	NaN	NaN	NaN	platform	NaN	POINT (-75.07732 40.01797)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	768271130	NaN	yes	NaN	bus_stop	Wissahickon Transportation Center	SEPTA	Q2037863	SEPTA	platform	yes	POINT (-75.20726 40.01487)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1015342921	NaN	yes	NaN	bus_stop	NaN	NaN	NaN	NaN	platform	NaN	POINT (-75.18187 39.96640)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1015342926	NaN	yes	NaN	bus_stop	NaN	NaN	NaN	NaN	platform	NaN	POINT (-75.18024 39.96670)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Get commercial and retail landuse features
landuse = ox.features_from_place(
    "Philadelphia, PA", tags={"landuse": ["commercial", "retail"]}
)

len(landuse)

349

Let’s plot the land use features:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax = landuse.plot(ax=ax)
ax.set_axis_off()

1.4 Downloading street networks

Key functions: graph_from_*

• graph_from_place() (docs)
  • Download street network within an OSM place boundary
• graph_from_address() (docs)
  • Download street network within a certain distance of an address
• graph_from_bbox() (docs)
  • Download street network within a N, S, E, W bounding box
• graph_from_point() (docs)
  • Download street network within a certain distance of a specified point
• graph_from_polygon() (docs)
  • Download street network within a polygon object

Street network around an address

Get streets within 500 meters of the center of Center City

G = ox.graph_from_address("Center City, Philadelphia, PA", dist=500)

Project and plot it:

G_projected = ox.project_graph(G)
ox.plot_graph(G_projected);

Remove the nodes:

ox.plot_graph(G_projected, node_size=0);

Let’s zoom out to 2,000 meters. This will take a little longer.

G = ox.graph_from_address("Center City, Philadelphia, PA", dist=2000)
G_projected = ox.project_graph(G)

ox.plot_graph(G_projected, node_size=0);

Getting different network types

• drive - get drivable public streets (but not service roads)
• drive_service - get drivable streets, including service roads
• walk - get all streets and paths that pedestrians can use (this network type ignores one-way directionality)
• bike - get all streets and paths that cyclists can use
• all - download all non-private OSM streets and paths
• all_private - download all OSM streets and paths, including private-access ones (default)

# the "drive" network
G = ox.graph_from_address("Center City, Philadelphia, PA", network_type="drive")
ox.plot_graph(G);

# the "walk" network
G = ox.graph_from_address("Center City, Philadelphia, PA", network_type="walk")
ox.plot_graph(ox.project_graph(G));

Street network within a place boundary

Use graph_from_place() to get the streets within a specific OSM place.

Caution

A couple of things to watch out for: 1. The place query has to be resolved by OSM. 2. If the place is a big city, you might be downloading a lot of data!

Let’s check out the street network for Berkeley, CA:

berkeley = ox.graph_from_place("Berkeley, California, USA")

ox.plot_graph(ox.project_graph(berkeley), node_size=0);

Streets within a specific polygon

Example: Let’s download all streets within Center City. We will use the “Central” planning district as a proxy for this area. The city’s planning districts are available on Open Data Philly.

planning_districts = gpd.read_file(
    "https://opendata.arcgis.com/datasets/0960ea0f38f44146bb562f2b212075aa_0.geojson"
)

planning_districts.head()

	OBJECTID_1	OBJECTID	DIST_NAME	ABBREV	Shape__Area	Shape__Length	PlanningDist	DaytimePop	geometry
0	1	14	River Wards	RW	2.107270e+08	66931.595020	NaN	NaN	POLYGON ((-75.09798 40.00496, -75.09687 40.005...
1	2	3	North Delaware	NDEL	2.700915e+08	89213.074378	NaN	NaN	POLYGON ((-74.98159 40.05363, -74.98139 40.053...
2	3	0	Lower Far Northeast	LFNE	3.068529e+08	92703.285159	NaN	NaN	POLYGON ((-74.96443 40.11728, -74.96434 40.117...
3	4	9	Central	CTR	1.782880e+08	71405.143450	NaN	NaN	POLYGON ((-75.14791 39.96733, -75.14715 39.967...
4	5	10	University Southwest	USW	1.296468e+08	65267.676141	NaN	NaN	POLYGON ((-75.18742 39.96338, -75.18644 39.963...

Trim to the central district:

central_district = planning_districts.query("DIST_NAME == 'Central'")

And plot it:

ax = ox.project_gdf(central_district).plot(fc="lightblue", ec="gray")
ax.set_axis_off()

Squeeze it so we can get the geometry polygon:

center_city_outline = central_district.squeeze().geometry

center_city_outline

Now, let’s use ox.graph_from_polygon() to extract streets within this polygon.

# Get the graph
G_cc = ox.graph_from_polygon(center_city_outline, network_type="drive")

# Viola!
ox.plot_graph(ox.project_graph(G_cc), node_size=0);

1.5 Converting from a graph to a GeoDataFrame

Key function: ox.graph_to_gdfs() (docs)

You can get a GeoDataFrame for both the nodes (points) and edges (lines)

type(G_cc)

networkx.classes.multidigraph.MultiDiGraph

# only get the edges
cc_edges = ox.graph_to_gdfs(G_cc, edges=True, nodes=False)

# we have lots of data associated with each edge!
cc_edges.head()

			osmid	oneway	name	highway	reversed	length	geometry	maxspeed	lanes	bridge	ref	tunnel	width	service	access	junction
u	v	key
109727439	109911666	0	132508434	True	Bainbridge Street	residential	False	44.137	LINESTRING (-75.17104 39.94345, -75.17053 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109727448	109727439	0	12109011	True	South Colorado Street	residential	False	109.484	LINESTRING (-75.17125 39.94248, -75.17120 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	110034229	0	12159387	True	Fitzwater Street	residential	False	91.353	LINESTRING (-75.17125 39.94248, -75.17137 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109727507	110024052	0	193364514	True	Carpenter Street	residential	False	53.208	LINESTRING (-75.17196 39.93973, -75.17134 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109728761	110274344	0	672312336	True	Brown Street	residential	False	58.270	LINESTRING (-75.17317 39.96951, -75.17250 39.9...	25 mph	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# plot it like any old GeoDataFrame
ax = cc_edges.to_crs(epsg=3857).plot(color="gray")

# add the neighborhood boundaries
boundary = gpd.GeoSeries([center_city_outline], crs="EPSG:4326")
boundary.to_crs(epsg=3857).plot(
    ax=ax, facecolor="none", edgecolor="red", linewidth=3, zorder=2
)

ax.set_axis_off()

Don’t forget: We can use the .explore() function to get an interactive web map via Folium:

cc_edges.explore(tiles='cartodb positron')

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

1.6 What can we do with the graph?

• Network-based statistics
• Routing
• Street orientations
• Visualizing crashes

And much more: see the OSMnx repository of Jupyter notebook examples

Street orientations

A great blog post on street orientations across different US and global cities.

One of my favorite examples of data viz, using matplotlib for radial histograms of street orientations…

The code for these histograms is available in the osmnx examples repository.

Network statistics

We can use the ox.basic_stats() to get some basic network statistics

ox.basic_stats(G_cc)

{'n': 2026,
 'm': 3902,
 'k_avg': 3.8519249753208293,
 'edge_length_total': 349745.43700000027,
 'edge_length_avg': 89.63235187083554,
 'streets_per_node_avg': 3.428923988153998,
 'streets_per_node_counts': {0: 0, 1: 55, 2: 9, 3: 996, 4: 948, 5: 14, 6: 4},
 'streets_per_node_proportions': {0: 0.0,
  1: 0.027147087857847977,
  2: 0.004442250740375123,
  3: 0.491609081934847,
  4: 0.46791707798617965,
  5: 0.006910167818361303,
  6: 0.0019743336623889436},
 'intersection_count': 1971,
 'street_length_total': 306400.7959999999,
 'street_segment_count': 3384,
 'street_length_avg': 90.54397044917255,
 'circuity_avg': 1.0172703832466288,
 'self_loop_proportion': 0.0008865248226950354}

Finding the shortest route

Let’s calculate the shortest route between the Art Museum and the Liberty Bell.

We’ll need to download all amenities in Philadelphia of type “tourism”.

• The ox.features_from_place() can download OSM features with a specific tag
• You can consult the OSM pages (the Art Museum and Liberty Bell) for each feature for additional info
• Both features are categorized as “tourism” in the OSM data — use the “tags” keyword to select this category

philly_tourism = ox.features_from_place("Philadelphia, PA", tags={"tourism": True})

len(philly_tourism)

593

philly_tourism.head()

		ref	geometry	ele	gnis:county_id	gnis:created	gnis:feature_id	gnis:state_id	name	tourism	brand	brand:wikidata	brand:wikipedia	operator	artwork_type	historic	source	wikidata	information	artist_name	material	website	addr:state	gnis:county_name	gnis:reviewed	gnis:import_uuid	fee	opening_hours	amenity	artwork_subject	image	start_date	statue	subject:wikidata	colour	wheelchair	wikipedia	addr:city	name:de	designation	description	museum	operator:type	alt_name	barrier	heritage	heritage:operator	heritage:website	nrhp:criteria	nrhp:inscription_date	nrhp:nhl	protection_title	ref:nrhp	source_ref	artist:wikidata	height	name:fr	addr:housenumber	addr:postcode	addr:street	memorial	year_of_construction	name:ru	layer	phone	check_date	contact:email	name:en	board_type	toilets:wheelchair	inscription	subject:wikipedia	level	natural	attraction	note	display	end_date	comment	historic:amenity	garden:type	leisure	postal_code	official_name	internet_access	short_name	parking	guest_house	inscription:url	gender	bicycle	hiking	covered	drinking_water	openfire	addr:unit	mimics	source:url	direction	email	departures_board	map_size	map_type	direction_north	direction_southeast	direction_west	direction_east	direction_south	direction_northeast	direction_northwest	direction_southwest	nodes	building	building:material	name:hi	building:levels	roof:shape	highway	incline	step_count	building:wikidata	building:wikipedia	check_date:opening_hours	old_name	smoking	building:colour	air_conditioning	fax	rooms	stars	roof:colour	addr:country	contact:fax	contact:phone	ship:type	addr:housename	bar	disused:amenity	roof:material	internet_access:fee	abandoned:amenity	fixme	internet_access:ssid	fee:conditional	shop	roof:levels	name:zh	artist:website	bridge	foot	horse	lit	sac_scale	surface	trail_visibility	width	bridge:structure	man_made	disused:website	boundary	operator:short	operator:wikidata	ownership	protected	building:part	area	subject	contact:facebook	ways	type	place
element_type	osmid
node	357371322	NaN	POINT (-75.19580 39.96970)	17	101	08/23/2007	2347097	42	Bird Lake Picnic Area	picnic_site	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	360500844	NaN	POINT (-75.19582 39.95352)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Hilton Inn at Penn	hotel	Hilton	Q598884	en:Hilton Hotels & Resorts	Hilton	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	360515304	NaN	POINT (-75.14860 39.94771)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Robert Morris	artwork	NaN	NaN	NaN	NaN	statue	memorial	survey	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	360542779	NaN	POINT (-75.18932 39.95540)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Mario the Magnificent	artwork	NaN	NaN	NaN	NaN	statue	NaN	NaN	Q98563440	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	360777728	NaN	POINT (-75.19021 39.95230)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Pennsylvania Historical Marker: ENIAC, first a...	information	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	board	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# How to find the name of the POI: search for keywords
philly_tourism.loc[philly_tourism['name'].str.contains("Art", na=False)]

		ref	geometry	ele	gnis:county_id	gnis:created	gnis:feature_id	gnis:state_id	name	tourism	brand	brand:wikidata	brand:wikipedia	operator	artwork_type	historic	source	wikidata	information	artist_name	material	website	addr:state	gnis:county_name	gnis:reviewed	gnis:import_uuid	fee	opening_hours	amenity	artwork_subject	image	start_date	statue	subject:wikidata	colour	wheelchair	wikipedia	addr:city	name:de	designation	description	museum	operator:type	alt_name	barrier	heritage	heritage:operator	heritage:website	nrhp:criteria	nrhp:inscription_date	nrhp:nhl	protection_title	ref:nrhp	source_ref	artist:wikidata	height	name:fr	addr:housenumber	addr:postcode	addr:street	memorial	year_of_construction	name:ru	layer	phone	check_date	contact:email	name:en	board_type	toilets:wheelchair	inscription	subject:wikipedia	level	natural	attraction	note	display	end_date	comment	historic:amenity	garden:type	leisure	postal_code	official_name	internet_access	short_name	parking	guest_house	inscription:url	gender	bicycle	hiking	covered	drinking_water	openfire	addr:unit	mimics	source:url	direction	email	departures_board	map_size	map_type	direction_north	direction_southeast	direction_west	direction_east	direction_south	direction_northeast	direction_northwest	direction_southwest	nodes	building	building:material	name:hi	building:levels	roof:shape	highway	incline	step_count	building:wikidata	building:wikipedia	check_date:opening_hours	old_name	smoking	building:colour	air_conditioning	fax	rooms	stars	roof:colour	addr:country	contact:fax	contact:phone	ship:type	addr:housename	bar	disused:amenity	roof:material	internet_access:fee	abandoned:amenity	fixme	internet_access:ssid	fee:conditional	shop	roof:levels	name:zh	artist:website	bridge	foot	horse	lit	sac_scale	surface	trail_visibility	width	bridge:structure	man_made	disused:website	boundary	operator:short	operator:wikidata	ownership	protected	building:part	area	subject	contact:facebook	ways	type	place
element_type	osmid
node	367974278	NaN	POINT (-75.15240 40.03748)	61	NaN	NaN	2349240	NaN	La Salle University Art Museum	museum	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	USGS Geonames	Q16893816	NaN	NaN	NaN	https://artcollection.lasalle.edu/	PA	Philadelphia	no	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	4064343335	NaN	POINT (-75.22113 40.02427)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Soft Illusions Fine Art Gallery	gallery	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	http://www.softillusions.net/	PA	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Philadelphia	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	4226	19127	Main Street	NaN	NaN	NaN	NaN	+1 215-840-0832	2023-08-08	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	5368454121	NaN	POINT (-75.19477 39.95406)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Institute of Contemporary Art	museum	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://icaphila.org/	PA	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	yes	NaN	Philadelphia	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	118	19104	South 36th Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	5718906477	NaN	POINT (-75.13058 39.99573)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Art Making Machine Studios	gallery	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	PA	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Philadelphia	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	3000	19133	North Hope Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	6639391809	NaN	POINT (-75.16088 39.96383)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Philadelphia Museum of Jewish Art	museum	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://rodephshalom.org/community/philadelphi...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	6680708848	NaN	POINT (-75.16833 39.94733)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Romanian Folk Art Museum	museum	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Q113484178	NaN	NaN	NaN	http://www.romanianculture.us/	PA	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Philadelphia	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	1606	19103	Spruce Street	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
way	28533972	NaN	POLYGON ((-75.18116 39.96467, -75.18138 39.964...	32	NaN	NaN	NaN	NaN	Philadelphia Museum of Art	museum	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Q510324	NaN	NaN	NaN	https://www.philamuseum.org/	PA	NaN	NaN	NaN	NaN	Su,Mo,Th,Sa 10:00-17:00; Fr 10:00-20:45	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	yes	en:Philadelphia Museum of Art	Philadelphia	NaN	NaN	NaN	art	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2600	19130	Benjamin Franklin Parkway	NaN	NaN	NaN	NaN	+1-215-763-8100	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[313440467, 313440468, 313440469, 313440470, 3...	yes	NaN	फिलाडेल्फिया कला संग्रहालय	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	333931830	NaN	POLYGON ((-75.16410 39.95543, -75.16416 39.955...	13	NaN	NaN	1196718	NaN	Pennsylvania Academy of the Fine Arts	museum	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	building	NaN	Q1952033	NaN	NaN	NaN	https://www.pafa.org/	PA	NaN	NaN	NaN	NaN	Tu-Fr 10:00-17:00; Sa-Su 11:00-17:00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	en:Pennsylvania Academy of the Fine Arts	Philadelphia	NaN	NaN	NaN	art	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	71000731	NaN	NaN	NaN	NaN	118	19102	North Broad Street	NaN	NaN	NaN	NaN	+1-215-972-7600	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[3409804705, 3409804706, 3453181052, 340980470...	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	US	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	988345364	NaN	POLYGON ((-75.21926 40.08320, -75.21931 40.083...	84	NaN	NaN	NaN	NaN	Woodmere Art Museum	museum	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	esri/Philadelphia_PA_Buildings_OSM	Q2424929	NaN	NaN	NaN	https://woodmereartmuseum.org/	PA	NaN	NaN	NaN	yes	We-Su 10:00-17:00; Sa 10:00-18:00	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	yes	NaN	Philadelphia	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	20.72	NaN	9201	19118	Germantown Avenue	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[10968493549, 9135569442, 9135569424, 91355694...	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2023-06-10	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

art_museum = philly_tourism.query("name == 'Philadelphia Museum of Art'").squeeze()

art_museum.geometry

liberty_bell = philly_tourism.query("name == 'Liberty Bell'").squeeze()

liberty_bell.geometry

Now, extract the lat and lng coordinates

For the Art Museum geometry, we can use the .geometry.centroid attribute to calculate the centroid of the building footprint.

liberty_bell_x = liberty_bell.geometry.x
liberty_bell_y = liberty_bell.geometry.y

art_museum_x = art_museum.geometry.centroid.x
art_museum_y = art_museum.geometry.centroid.y

Find the nearest nodes on our OSMnx graph, using the ox.nearest_nodes() function

ox.nearest_nodes?

Signature: ox.nearest_nodes(G, X, Y, return_dist=False)
Docstring:
Find the nearest node to a point or to each of several points.
If `X` and `Y` are single coordinate values, this will return the nearest
node to that point. If `X` and `Y` are lists of coordinate values, this
will return the nearest node to each point.
If the graph is projected, this uses a k-d tree for euclidean nearest
neighbor search, which requires that scipy is installed as an optional
dependency. If it is unprojected, this uses a ball tree for haversine
nearest neighbor search, which requires that scikit-learn is installed as
an optional dependency.
Parameters
----------
G : networkx.MultiDiGraph
    graph in which to find nearest nodes
X : float or list
    points' x (longitude) coordinates, in same CRS/units as graph and
    containing no nulls
Y : float or list
    points' y (latitude) coordinates, in same CRS/units as graph and
    containing no nulls
return_dist : bool
    optionally also return distance between points and nearest nodes
Returns
-------
nn or (nn, dist) : int/list or tuple
    nearest node IDs or optionally a tuple where `dist` contains distances
    between the points and their nearest nodes
File:      ~/mambaforge/envs/musa-550-fall-2023/lib/python3.10/site-packages/osmnx/distance.py
Type:      function

# Get the origin node
orig_node = ox.nearest_nodes(G_cc, liberty_bell_x, liberty_bell_y) 

# Get the destination node
dest_node = ox.nearest_nodes(G_cc, art_museum_x, art_museum_y)

Now, we can use ox.shortest_path() function to find the shortest path between these graph nodes.

Note

We need to specify weight=‘length’ to find the shortest path by minimizing distance traveled (otherwise it treats each edge as weight=1).

# get the shortest path --> just a list of node IDs
route1 = ox.shortest_path(G_cc, orig_node, dest_node, weight="length")

route1

[3408446156,
 110217312,
 109814427,
 5372039288,
 109814445,
 8588123388,
 109814449,
 5358069713,
 5372059864,
 2644235371,
 5534891499,
 110540235,
 109750941,
 110402209,
 110402230,
 534960802,
 110391250,
 637791907,
 637791980,
 110329803,
 110329806,
 775897224,
 3414249481,
 110329822,
 110353061,
 11162290432,
 110054089,
 775897147,
 110329848,
 110329851,
 110125895,
 534969088,
 109745905,
 109740423,
 110330569,
 550175455,
 550175399]

Use ox.plot_graph_route() to plot a graph and highlight a specific route

ox.plot_graph_route(G_cc, route1, node_size=0);

How about an interactive version?

osmnx has a helper function ox.utils_graph.route_to_gdf() to convert a route to a GeoDataFrame of edges.

ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length").explore(
    tiles="cartodb positron",
    color="red",
)

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Finding the shortest travel time

The add_edge_speeds function add edge speeds (km per hour) to graph as new speed_kph edge attributes.

The function will add free-flow travel speeds for all edges based on the average maxspeed value of edges, per highway type. This process can definitely be imprecise, but in the case that you happen to have more precise speed data, you can supply your own data instead of relying on OSM data.

# impute speed on all edges missing data
G_cc = ox.add_edge_speeds(G_cc)

# calculate travel time (seconds) for all edges
G_cc = ox.add_edge_travel_times(G_cc)

# Get the graph edges
edges = ox.graph_to_gdfs(G_cc, nodes=False)

edges.head()

			osmid	oneway	name	highway	reversed	length	speed_kph	travel_time	geometry	maxspeed	lanes	bridge	ref	tunnel	width	service	access	junction
u	v	key
109727439	109911666	0	132508434	True	Bainbridge Street	residential	False	44.137	37.0	4.3	LINESTRING (-75.17104 39.94345, -75.17053 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109727448	109727439	0	12109011	True	South Colorado Street	residential	False	109.484	37.0	10.7	LINESTRING (-75.17125 39.94248, -75.17120 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	110034229	0	12159387	True	Fitzwater Street	residential	False	91.353	37.0	8.9	LINESTRING (-75.17125 39.94248, -75.17137 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109727507	110024052	0	193364514	True	Carpenter Street	residential	False	53.208	37.0	5.2	LINESTRING (-75.17196 39.93973, -75.17134 39.9...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
109728761	110274344	0	672312336	True	Brown Street	residential	False	58.270	40.2	5.2	LINESTRING (-75.17317 39.96951, -75.17250 39.9...	25 mph	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

# Groupby highway type and get the mean values
edges["highway"] = edges["highway"].astype(str)
edges.groupby("highway")[["length", "speed_kph", "travel_time"]].mean()

	length	speed_kph	travel_time
highway
['primary', 'secondary']	676.801000	44.900000	54.300000
['tertiary', 'motorway_link']	151.615000	42.100000	13.000000
living_street	52.877143	47.200000	4.028571
motorway	451.723346	83.038462	19.323077
motorway_link	295.568174	47.200000	22.550000
primary	103.286915	44.870944	8.251816
primary_link	56.531789	40.200000	5.063158
residential	81.302576	37.001304	7.920488
secondary	93.164418	43.312000	7.877818
secondary_link	65.884000	47.200000	5.000000
tertiary	80.093234	42.094659	6.867507
tertiary_link	37.969000	47.200000	2.850000
trunk	72.969538	54.507692	4.800000
trunk_link	176.703500	47.200000	13.500000
unclassified	126.344395	32.200000	14.128947

# calculate two routes by minimizing travel time
route2 = ox.shortest_path(G_cc, orig_node, dest_node, weight="travel_time")

# plot the routes
fig, ax = ox.plot_graph_routes(
    G_cc,
    routes=[route1, route2],
    route_colors=["r", "y"],
    route_linewidth=6,
    node_size=0,
)

Let’s plot both in an interactive map:

m = ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length").explore(
    tiles="cartodb dark matter",
    color="red",
)

m = ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="length").explore(
    tiles="cartodb dark matter",
    color="yellow",
    m=m
)

m

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Let’s compare to the two routes:

Distances:

meters_to_miles = 0.0006213712

# compare the two routes
route1_length = (
    ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="length")["length"].sum()
    * meters_to_miles
)

route2_length = (
    ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="length")["length"].sum()
    * meters_to_miles
)

Travel times:

seconds_to_mins = 1.0 / 60

route1_time = (
    ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route1, weight="travel_time")["travel_time"].sum()
    * seconds_to_mins
)
route2_time = (
    ox.utils_graph.route_to_gdf(G_cc, route2, weight="travel_time")["travel_time"].sum()
    * seconds_to_mins
)

Summarize:

print(f"Route 1 is {route1_length:.2f} miles and takes {route1_time:.2f} minutes.")
print(f"Route 2 is {route2_length:.2f} miles and takes {route2_time:.2f} minutes.")

Route 1 is 2.19 miles and takes 5.04 minutes.
Route 2 is 2.46 miles and takes 4.46 minutes.

Part 2: Pandana

“Pandas Network Analysis - dataframes of network queries, quickly”

A complementary set of OSM-related features: - Downloading OSM-based networks - Extracting amenity data (so-called “Points of Interest”) - Calculating network-constrained distances

• GitHub
• Jupyter Notebook Examples
• Documentation

import pandana as pnda
from pandana.loaders import osm

Step 1: Get amenity data

Key function: osm.node_query()

• This will extract amenities within a given bounding box.
• Similar to the ox.geometries_from_bbox() function in OSMnx, but we slightly different syntax.

osm.node_query?

Signature: osm.node_query(lat_min, lng_min, lat_max, lng_max, tags=None)
Docstring:
Search for OSM nodes within a bounding box that match given tags.
Parameters
----------
lat_min, lng_min, lat_max, lng_max : float
tags : str or list of str, optional
    Node tags that will be used to filter the search.
    See http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API/Language_Guide
    for information about OSM Overpass queries
    and http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_Features
    for a list of tags.
Returns
-------
nodes : pandas.DataFrame
    Will have 'lat' and 'lon' columns, plus other columns for the
    tags associated with the node (these will vary based on the query).
    Index will be the OSM node IDs.
File:      ~/mambaforge/envs/musa-550-fall-2023/lib/python3.10/site-packages/pandana/loaders/osm.py
Type:      function

Get the bounding box for Northern Liberties / Fishtown:

boundary = center_city_outline.bounds
boundary

(-75.193582452986, 39.9286257450627, -75.1259307965391, 39.9738724134056)

[lng_min, lat_min, lng_max, lat_max] = boundary

# query OSM
poi_df = osm.node_query(lat_min, lng_min, lat_max, lng_max)

# remove missing data
poi_df = poi_df.dropna(subset=["amenity"])

poi_df.head()

	lat	lon	railway	light_rail	name	network	operator	public_transport	wheelchair	highway	traffic_signals	old_ref	ref	noref	traffic_signals:direction	direction	traffic_calming	crossing	crossing:markings	tactile_paving	stop	noexit	crossing:barrier	barrier	crossing:island	disused:railway	crossing_ref	supervised	railway:signal:direction	ele	gnis:feature_id	place	wikidata	wikipedia	alt_name	gnis:Class	gnis:County	gnis:County_num	gnis:ST_alpha	gnis:ST_num	import_uuid	is_in	name:en	name:zh	amenity	brand	brand:wikidata	brand:wikipedia	operator:wikidata	operator:wikipedia	short_name	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	contact:website	cuisine	official_name	opening_hours	phone	takeaway	shop	website	ferry	building	addr:housename	healthcare	internet_access	internet_access:ssid	brewery	description	gnis:county_id	gnis:created	gnis:state_id	historic:amenity	note	old_name	craft	microbrewery	restaurant	leisure	sport	man_made	tower:type	gnis:edited	operator:short	operator:type	check_date	emergency	healthcare:speciality	railway:position	train	artwork_type	historic	tourism	atm	information	artist_name	material	attraction	office	bench	bus	covered	network:wikidata	shelter	memorial	gnis:county_name	gnis:import_uuid	gnis:reviewed	comment	historic:tourism	aeroway	gnis:feature_type	addr:country	platforms	station	subway	kerb	junction	iata	railway:ref	railway:switch:local_operated	railway:signal:position	addr:unit	internet_access:fee	crossing:light	start_date	subject:wikidata	artwork_subject	image	statue	tram	contact:facebook	email	reservation	website:menu	colour	parking	designation	not:brand:wikidata	entrance	denomination	religion	screen	delivery	diet:vegan	outdoor_seating	payment:cash	payment:coins	air_conditioning	contact:phone	indoor_seating	smoking	architect	disused:amenity	contact:instagram	network:wikipedia	collection_times	male	female	dispensing	name:de	drive_through	diet:vegetarian	fax	bar	service:bicycle:pump	service:bicycle:repair	service:bicycle:retail	toilets:wheelchair	route_ref	capacity	source:pkey	power	access	level	museum	name:he	fuel:biodiesel	fuel:biogas	fuel:cng	fuel:diesel	fuel:e10	fuel:e85	fuel:electricity	collection_times:signed	ref:signed	check_date:collection_times	clothes	addr:full	branch	name:ja	operator:en	fair_trade	organic	disused:shop	fixme	artist:wikidata	inscription:url	name:ga	contact:email	payment:bitcoin	source:name	phone:mnemonic	disused:brand	disused:brand:wikidata	disused:brand:wikipedia	disused:dispensing	disused:drive_through	disused:healthcare	disused:opening_hours	diet:pescetarian	lgbtq	payment:credit_cards	payment:debit_cards	drink:club-mate	fare_zone	toilets	toilets:access	building:levels	is_in:state_code	population	farm_boxes	compost	addr:place	social_facility	check_date:opening_hours	source:cuisine	social_facility:for	demolished:amenity	demolished:opening_hours	demolished:phone	demolished:social_facility	maxheight	access:delivery	wheelchair:description	wheelchair:description:en	beauty	elevation	fee	park_ride	layer	height	name:es	service:bicycle:chain_tool	natural	name:fr	name:signed	bin	lit	departures_board	denotation	facebook	currency:USD	drink:coca-cola	drink:coke	drink:cola	drink:cola_zero	drink:soda	drink:water	vending	opening_hours:kitchen	bicycle_rental	disused:leisure	year_of_construction	name:ru	toilets:unisex	toilets:disposal	unisex	kitchen_hours	currency:XBT	animal	owner	button_operated	traffic_signals:sound	traffic_signals:vibration	source:lgbtq	service:bicycle:rental	service:bicycle:second_hand	bicycle	horse	motor_vehicle	bottle	surface	lamp_type	theatre:genre	service:bicycle:tools	bicycle_parking	ref:retrofitness	leaf_cycle	leaf_type	capital	loc_name	name:ar	name:azb	name:be	name:bn	name:ca	name:cs	name:el	name:fa	name:grc	name:hi	name:it	name:kn	name:ko	name:lv	name:moh	name:oc	name:ono	name:pa	name:pl	name:pt	name:sr	name:ta	name:te	name:tr	name:uk	name:ur	name:zh-Hans	name:zh-Hant	population:date	source:name:oc	source:population	payment:cheque	advertising	payment:american_express	payment:mastercard	payment:visa	backrest	fire_hydrant:position	fire_hydrant:type	club	playground	date	display	faces	studio	seamark:type	amenity_1	payment:venmo	self_service	payment:cards	payment:contactless	payment:notes	fountain	camera:direction	camera:mount	camera:type	surveillance	surveillance:type	manhole	drink:beer	recycling_type	addr:block_number	seats	brand:type	end_date	subject:wikipedia	type	authority	marker_date	historic:name	parcel_locker:type	parcel_mail_in	consulate	country	diplomatic	target	dog	recycling:beverage_cartons	recycling:cans	recycling:glass_bottles	recycling:paper	recycling:plastic	recycling:plastic_bottles	recycling:plastic_packaging	postal_code	changing_table	portable	toilets:handwashing	toilets:position	locked	payment:discover_card	flag:name	flag:type	flag:wikidata	subject	flag:colour	foot	communication:mobile_phone	school	dance:style	dance:teaching	waste	landuse	military_service	generator:method	generator:output:electricity	generator:source	generator:type	payment:cash_app	seating	street_vendor	books	gender	inscription	hiking	support	twitter	door	smoothness	contact:flickr	contact:mastodon	contact:twitter	indoor	name:etymology:wikidata	payment:paypal	min_age	was:amenity	Business	network:short	mimics	source:url	disused	opening_hours:signed	location	water_source	drinking_water	fridge	wikimedia_commons	ramp:wheelchair	food	generator:output:hot_water	not:network:wikidata	bridge:support	opening_hours:url	payment:lightning	payment:lightning_contactless	payment:onchain	fishing	couplings	government	self_checkout	flickr	disused:payment:cash	disused:payment:contactless	disused:payment:credit_cards	disused:payment:debit_cards	disused:phone	disused:ref	delivery:partner	internet_access:password	surveillance:zone	post_box:type	fire_mains	fire_sprinkler	bonnet:colour	lamp_mount	openplaques:id	description:en	military	memorial:website	ref:hmdb	post_office	service:bicycle:sales	service:bicycle:service	diet:gluten_free	addr:door	community_centre:for	community_centre	cycleway	name:etymology
id
274216093	39.957640	-75.191254	NaN	NaN	Citibank	NaN	Citibank	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	atm	Citibank	Q857063	en:Citibank	Q857063	en:Citibank	Citi	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
274217596	39.953015	-75.192289	NaN	NaN	Starbucks	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	cafe	Starbucks	Q37158	en:Starbucks	NaN	NaN	NaN	Philadelphia	3401	19104	PA	Walnut Street	https://www.starbucks.com/store-locator/store/...	coffee_shop	Starbucks Coffee	Mo-Fr 05:30-24:00; Sa,Su 06:00-24:00	215-387-1914	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
313440966	39.963935	-75.166939	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	car_sharing	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
313440968	39.963978	-75.170407	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	car_sharing	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
326519551	39.944261	-75.132616	NaN	NaN	Camden RiverLink Ferry Landing	NaN	NaN	station	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	ferry_terminal	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://www.delawareriverwaterfront.com/places...	yes	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

len(poi_df)

2383

poi_df[["lat", "lon", "amenity"]].head(10)

	lat	lon	amenity
id
274216093	39.957640	-75.191254	atm
274217596	39.953015	-75.192289	cafe
313440966	39.963935	-75.166939	car_sharing
313440968	39.963978	-75.170407	car_sharing
326519551	39.944261	-75.132616	ferry_terminal
333786044	39.940858	-75.158928	restaurant
333786095	39.941924	-75.157357	cafe
333786448	39.942642	-75.157958	bank
333786774	39.943102	-75.160030	pharmacy
343293716	39.960440	-75.159770	cafe

Explore the amenities in this region

For the full list of amenities, see the OSM Wikipedia

chart = (
    alt.Chart(poi_df)
    .mark_bar()
    .encode(y=alt.Y("amenity", sort="-x"), x="count()", tooltip=["amenity", "count()"])
)

chart

/Users/nhand/mambaforge/envs/musa-550-fall-2023/lib/python3.10/site-packages/altair/utils/schemapi.py:353: DeprecationWarning: jsonschema.RefResolver is deprecated as of v4.18.0, in favor of the https://github.com/python-jsonschema/referencing library, which provides more compliant referencing behavior as well as more flexible APIs for customization. A future release will remove RefResolver. Please file a feature request (on referencing) if you are missing an API for the kind of customization you need.
  resolver = jsonschema.RefResolver.from_schema(root or schema)
/Users/nhand/mambaforge/envs/musa-550-fall-2023/lib/python3.10/site-packages/altair/utils/schemapi.py:118: DeprecationWarning: jsonschema.RefResolver is deprecated as of v4.18.0, in favor of the https://github.com/python-jsonschema/referencing library, which provides more compliant referencing behavior as well as more flexible APIs for customization. A future release will remove RefResolver. Please file a feature request (on referencing) if you are missing an API for the kind of customization you need.
  resolver = jsonschema.RefResolver.from_schema(rootschema)

Step 2: Create a Pandana network

• Key function: pdna_network_from_bbox()
• It takes a bounding box and returns the OSM network within that region.
• Multiple network types: ‘walk’ and ‘drive’

net = osm.pdna_network_from_bbox(
    lat_min, lng_min, lat_max, lng_max, network_type="walk"
)

Requesting network data within bounding box from Overpass API in 1 request(s)
Posting to http://www.overpass-api.de/api/interpreter with timeout=180, "{'data': '[out:json][timeout:180];(way["highway"]["highway"!~"motor|proposed|construction|abandoned|platform|raceway"]["foot"!~"no"]["pedestrians"!~"no"](39.92862575,-75.19358245,39.97387241,-75.12593080);>;);out;'}"
Downloaded 7,197.3KB from www.overpass-api.de in 1.15 seconds
Downloaded OSM network data within bounding box from Overpass API in 1 request(s) and 1.23 seconds
Returning OSM data with 37,969 nodes and 11,923 ways...
Edge node pairs completed. Took 3.51 seconds
Returning processed graph with 17,584 nodes and 26,363 edges...
Completed OSM data download and Pandana node and edge table creation in 4.99 seconds
Generating contraction hierarchies with 10 threads.
Setting CH node vector of size 17584
Setting CH edge vector of size 26583
Range graph removed 992 edges of 53166
. 10% . 20% . 30% . 40% . 50% . 60% . 70% . 80% . 90% . 100%

Step 3: Tell the network the location of amenities

Key function: network.set_pois()

• Today, we’ll explore these four amenities: “restaurant”, “bar”, “school”, “car_sharing”
• IMPORTANT: if you want to explore other amenities, you’ll need to run the code below for your amenities of interest

# sensible defaults
max_distance = 2000  # in meters
num_pois = 10  # only need the 10 nearest POI to each point in the network


AMENITIES = ["restaurant", "bar", "school", "car_sharing"]
for amenity in AMENITIES:
    # get the subset of amenities for this type
    pois_subset = poi_df[poi_df["amenity"] == amenity]

    # set the POI, using the longitude and latitude of POI
    net.set_pois(
        amenity, max_distance, num_pois, pois_subset["lon"], pois_subset["lat"]
    )

# keyword arguments to pass for the matplotlib figure
bbox_aspect_ratio = (lat_max - lat_min) / (lng_max - lng_min)
fig_kwargs = {"facecolor": "w", "figsize": (10, 10 * bbox_aspect_ratio)}

# keyword arguments to pass for scatter plots
plot_kwargs = {"s": 20, "alpha": 0.9, "cmap": "viridis_r", "edgecolor": "none"}

Step 4: Plot the walking distance to the nearest POI

For every point on the network, find the nth nearest POI, calculate the distance, and color that point according to the distance.

1. Use network.nearest_poi() to get distances from nodes to nearest POIs
2. Merge coordinates of network nodes with distances to nearest POIs
3. Plot the node coordinates, colored by distance to nth nearest POI

4.1 Use network.nearest_poi() to get distances from nodes to nearest POIs

amenity = "bar"
access = net.nearest_pois(distance=2000, category=amenity, num_pois=num_pois)

access.head(n=20)

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
id
103327043	1752.093018	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103332711	988.283020	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103332730	670.846008	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103333406	597.692993	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103333412	623.888977	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103333415	622.456970	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103338754	712.594971	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103338757	744.122986	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103338759	770.111023	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103338773	877.939026	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103346474	84.362999	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103346591	884.025024	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103346606	903.419006	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103353253	239.848007	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103356072	290.412994	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103356074	362.723999	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103356075	407.182007	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103363102	1938.394043	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103369979	2000.000000	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103369980	2000.000000	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0

4.2 Merge coordinates of network nodes with distances to nearest POIs

net.nodes_df.head()

	x	y
id
103327043	-75.128666	39.934488
103332711	-75.128062	39.939224
103332730	-75.129329	39.941869
103333406	-75.130257	39.943351
103333412	-75.130332	39.943123

access.head()

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
id
103327043	1752.093018	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103332711	988.283020	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103332730	670.846008	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103333406	597.692993	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0
103333412	623.888977	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0

# Merge the nodes and the distance to POIs
nodes = pd.merge(net.nodes_df, access, left_index=True, right_index=True)

# Make into a geodataframe
nodes = gpd.GeoDataFrame(
    nodes, geometry=gpd.points_from_xy(nodes["x"], nodes["y"]), crs="EPSG:4326"
)

nodes.head()

	x	y	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	geometry
id
103327043	-75.128666	39.934488	1752.093018	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.12867 39.93449)
103332711	-75.128062	39.939224	988.283020	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.12806 39.93922)
103332730	-75.129329	39.941869	670.846008	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.12933 39.94187)
103333406	-75.130257	39.943351	597.692993	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.13026 39.94335)
103333412	-75.130332	39.943123	623.888977	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	2000.0	POINT (-75.13033 39.94312)

4.3 And now plot it!

Let’s define a function to do this for us, since we’ll repeat this plot multiple times

def plot_walking_distance(net, amenity, distance=1000, n=1):
    """
    Plot the walking distance to the specified amenity
    """
    from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

    # subset of POI
    poi_subset = poi_df[poi_df["amenity"] == amenity]

    # get the distances to nearest num_pois POI
    access = net.nearest_pois(distance=1000, category=amenity, num_pois=num_pois)

    # merge node positions and distances to nearest PO
    nodes = pd.merge(net.nodes_df, access, left_index=True, right_index=True)
    nodes = gpd.GeoDataFrame(
        nodes, geometry=gpd.points_from_xy(nodes["x"], nodes["y"]), crs="EPSG:4326"
    )

    # Create the figure
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
    divider = make_axes_locatable(ax)
    cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)

    # plot the distance to the nth nearest amenity
    ax = nodes.plot(ax=ax, cax=cax, column=nodes[n], legend=True, **plot_kwargs)

    # add the amenities as stars
    for i, row in poi_subset.iterrows():
        ax.scatter(row["lon"], row["lat"], color="red", s=100, marker="*")

    # format
    ax.set_facecolor("black")
    ax.figure.set_size_inches(fig_kwargs["figsize"])

    # set extent
    [xmin, ymin, xmax, ymax] = nodes.geometry.total_bounds
    ax.set_xlim(xmin, xmax)
    ax.set_ylim(ymin, ymax)

    return ax

Evaluating amenity choice

The difference between maps to the nearest amenity and for example, the 5th nearest amenity tells us about the options consumers have

Example: bars

ax = plot_walking_distance(net, "bar", n=1)
ax.set_title("Walking distance to the nearest bar", fontsize=18);

ax = plot_walking_distance(net, "bar", n=3)
ax.set_title("Walking distance to the 3rd nearest bar", fontsize=18);

Example: schools

ax = plot_walking_distance(net, "school", n=1)
ax.set_title("Walking distance to the nearest school", fontsize=18);

ax = plot_walking_distance(net, "school", n=3)
ax.set_title("Walking distance to the 3rd nearest school", fontsize=18);

Example: restaurants

ax = plot_walking_distance(net, "restaurant", n=1)
ax.set_title("Walking distance to the nearest restaurant", fontsize=18);

ax = plot_walking_distance(net, "restaurant", n=5)
ax.set_title("Walking distance to the 5th nearest restaurant", fontsize=18);

Example: car sharing

ax = plot_walking_distance(net, "car_sharing", n=1)
ax.set_title("Walking distance to the nearest car sharing", fontsize=18);

ax = plot_walking_distance(net, "car_sharing", n=10)
ax.set_title("Walking distance to the 10th nearest car sharing", fontsize=18);

At-home exercise: Explore amenities in the neighborhood of your choice

Many, many more amenities are logged throughout the city. Pick your favorite neighborhood and explore.

See this page for the full list of amenities.

Final project idea: With this kind of analysis, you can look at amenity-based influence in housing, neighborhood selection, etc. or something similar to the Walk Score.